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原创 MOCO动量编码
MOCO的主要思想是一种移动加权平均,公式如下:主要解决对比学习的两个问题,如下:1.字典足够大将anchor以及正负样本的概念转换为key, query的形式,字典足够大,视觉特征更丰富。在队列里计算loss,将batch和队列大小区分开。2.编码的特征尽量保持一致因为是字典大于batch,为保证输出的key由尽可能同一编码器产生,将m设置为0.999,这样保证编码器更新非常缓慢。
2024-02-11 12:02:46
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原创 DCN可变形卷积
1.一种可学习的自适应模块,与注意力机制BAM、CBAM相似。2.在标准卷积操作中的采样位置加一个偏移量,能够推广尺度、长宽比和旋转各种变换,这相比于一般的图像增强范围更广一些,效果如下图1所示。图1 左图为普通卷积,右图为可变形卷积。
2024-02-08 19:38:09
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原创 No inf checks were recorded for this optimizer
直接pip install torch,导致cuda版本与pytorch版本不匹配,去官网下载对应cuda版本的pytorch解决问题。
2023-12-20 10:05:15
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原创 yolo v5
参考睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台原理前处理网络结构整体思想思想框架特征提取-特征加强-预测先验框对应的物体情况。改进部分1、主干部分:使用了Focus网络结构,具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值,这个时候获得了四个独立的特征层,然后将四个独立的特征层进行堆叠,此时宽高信息就集中到了通道信息,输入通道扩充了四倍。该结构在yolov5第5版之前有所应用,最新版本中未使用。2、数据增强:Mosaic数据增强、Mosaic利用了四
2023-06-06 15:40:57
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原创 AeBAD【异常检测】
Industrial Anomaly Detection with Domain Shift: A Real-world Dataset and Masked Multi-scale Reconstruction
2023-05-30 22:10:42
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原创 python使用参考
参考1.B站,黑马程序员Python教程_600集Python从入门到精通教程(懂中文就能学会)。1.一些csdn博客,文中已注明。主要是一些学习记录,仅供参考。
2023-05-30 21:57:42
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原创 yolo v8
回归值相关的预测头的通道数均为16 × 4 = 64,三个特征层的shape为(20,20,64),(40,40,64),(80,80,64)。(320,320,64)-->(160,160,128)-->(80,80,256)-->(40,40,512)-->(20,20,1024*deep_mul)(1)经过卷积1*1,步长1后,对半劈开,以第一个CSP模块举例(160,160,128)-->(160,160,256)-->a1(160, 160, 128), a2(160,160,128),
2023-05-30 20:16:31
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原创 硬件&软件【部署】
CUDA实现了可以调用GPU,而cuDNN实现了使CUDA更符合深度神经网络的使用,网上装用CUDA和cuDNN的电脑比只装CUDA的电脑的训练速度快1.5倍。我们可以将 SDK 解释为封装好功能的一个软件包,而这个软件包几乎是封闭的状态,只有一个接口可以进行访问,那这个接口就是我们所了解的 API。3.接口不同:开发板提供较多的GPIO,SPI,I2C,UART等,方便连接各种外设。边缘计算对于云计算,就好比脊髓对于大脑,边缘计算反应速度快,无需云计算支持,但低智能程度较低,不能够适应复杂信息的处理。
2023-05-30 16:27:01
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原创 贪心算法【leetcode】
贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。(1)靠自己手动模拟,如果模拟可行,就可以试一试贪心策略,如果不可行,可能需要动态规划。(2)最好用的策略就是举反例,如果想不到反例,那么就试一试贪心吧。鸡肋的四个步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解。
2023-04-19 19:32:22
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原创 回溯算法【leetcode】
回溯是递归的副产品,只要有递归就会有回溯。本质是穷举,并不高效,如果可能会加入剪枝的操作。组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题:一个N个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题:N个数按一定规则全排列,有几种排列方式棋盘问题:N皇后,解数独等等组合不强调元素的顺序,排列强调元素的顺序。回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构(n叉树),因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集,
2023-04-15 19:56:24
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原创 字符串&栈与队列【leetcode】
栈和队列是STL(C++标准库)里面的两个数据结构。栈是以底层容器完成其所有工作,对外提供同一的接口,底层容器是可插拔的(也就是可以控制使用哪种容器来实现栈的功能,所以栈往往不被归类为容器,而被归类为容器适配器container adapter)。主要就是数组和链表的底层实现。默认是以deque缺省状况下栈的底层。队列:先进先出栈:后进后出队列操作:push、pop、peek、empty。
2023-04-01 12:27:28
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原创 Inception-v1~v4
问题:网络性能提升依靠深度和宽度(隐层和各层神经元数目),但会导致参数量增多,导致过拟合/梯度消失。解决:全连接改稀疏连接,比如卷积结构。Inception找最优卷积稀疏结构。引入BN以及改进结构BN层解决输入相同,但同一网络层输出不同的问题(因为网络每一次更新的参数会变化)。作用(激活函数的兴奋区梯度大,即加速网络训练,还防止了梯度消失):加速网络训练防止梯度消失改进结构:把Inception-v1中5*5的卷积用2个3*3的卷积替换,这也是VGG那篇论文所提到的思想。
2023-03-31 17:29:43
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原创 Linux
用户应用程序操作统(管理计算机硬件与软件资源的计算机程序):系统调用、终端命令、图形窗口计算机硬件:CPU、内存、硬盘、声卡裸机:没有安装操作系统的计算机。知识:LInux系统没有盘符概念。
2023-02-21 06:58:18
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原创 IKD【异常检测:density-based】
Informative knowledge distillation for image anomaly segmentation
2022-11-14 17:10:08
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原创 N-pad【异常检测:density-based】
Neighboring Pixel-based industrial Anomaly Detection
2022-11-07 17:18:09
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原创 UniAD【异常检测:Reconstruction-based】【expand】
A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection
2022-10-29 10:56:36
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原创 Reverse Distillation【异常检测:Density-based】
Anomaly Detection via Reverse Distillation from One-Class Embedding
2022-10-28 22:04:00
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原创 GCPF【异常检测:Density-based】
Industrial Image Anomaly Localization Based on Gaussian Clustering of Pretrained Feature
2022-10-17 21:38:19
408
原创 AnoSeg【异常检测:Recontruction-based】
ANOSEG: ANOMALY SEGMENTATION NETWORK USING SELF-SUPERVISED LEARNING
2022-10-10 20:59:02
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原创 CutPaste【异常检测:Representation-based】
Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization
2022-10-09 21:57:06
1033
原创 PMRN【异常检测:Reconstruction-based】【expand】
Unsupervised defect detection with patch-aware mutual reasoning network in image data
2022-10-06 21:11:47
850
1
原创 NSA【异常检测:Reconstruction-based】
Natural Synthetic Anomalies for Self-Supervised Anomaly Detection and Localization
2022-10-04 16:38:40
477
原创 PFM【异常检测:Reconstruction-based】
Unsupervised Image Anomaly Detection and Segmentation Based on Pre-trained Feature Mapping
2022-10-03 22:04:55
676
原创 DRAEM【异常检测:Reconstruction-based】
DRÆM – A discriminatively trained reconstruction embedding for surface anomaly detection
2022-10-02 19:28:19
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3
原创 FYD【异常检测:Representation-based】
Focus Your Distribution: Coarse-to-Fine Non-Contrastive Learning for Anomaly Detection and Localization
2022-09-20 17:10:32
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